【摘 要】
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建立一个函数型时序分解模型,根据交叉验证方法将数据分为趋势项、周期项和随机项,因而提取出的趋势项具有较好的泛化能力；提出的基于调节粗惩系数的转折点选取法,通过优化粗
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目《高维复杂数据分析理论及其在投资决策中的应用》(71031006);国家自然科学基金项目《提高支持向量机处理复杂数据效能的方法研究》(61273291);山西省回国留学人员科研基金项目《面向复杂数据的支持向量机学习方法及应用研究》(2012-008)
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建立一个函数型时序分解模型,根据交叉验证方法将数据分为趋势项、周期项和随机项,因而提取出的趋势项具有较好的泛化能力；提出的基于调节粗惩系数的转折点选取法,通过优化粗惩系数较好地分割了CPI的扩张期和收缩期,可判断经济指数的转折点.另外利用傅里叶变换（FFT）提取数据主频,改进了周期型基函数,相比于传统的傅里叶基函数,新的周期基函数对周期项的拟合精度较高.通过对近十年和近两年的CPI数据进行分析,结果表明季节影响较为明显,而且最后的组合模型预测精度较高.
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